Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-02T12:36:23Z No. of bitstreams: 1 IsaacDantasIsidorio_DISSERT.pdf: 4646525 bytes, checksum: bea5542be39899ce21aff1d1abc4b3cf (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-04T13:08:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IsaacDantasIsidorio_DISSERT.pdf: 4646525 bytes, checksum: bea5542be39899ce21aff1d1abc4b3cf (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-04T13:08:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IsaacDantasIsidorio_DISSERT.pdf: 4646525 bytes, checksum: bea5542be39899ce21aff1d1abc4b3cf (MD5) Previous issue date: 2018-01-31 / Dois m?todos principais se destacam no projeto de controladores adaptativos: o controle adaptativo por modelo de refer?ncia (MRAC) e o controle adaptativo por posicionamento de polos (APPC). No MRAC, um modelo de refer?ncia ? escolhido para gerar uma trajet?ria, a qual deve ser seguida pela sa?da da planta a ser controlada. Este tipo de projeto pode envolver o cancelamento dos zeros da planta, n?o sendo aplic?vel a plantas de fase n?o-m?nima. O APPC, por sua vez, ? considerado o tipo mais geral de controle adaptativo, apresentando uma metodologia de projeto para o controlador e lei de adapta??o bastante flex?veis, al?m de n?o envolver o cancelamento de zeros e polos da planta. A combina??o da estrutura do APPC e as leis chaveadas do VSC permite agregar rapidez no transit?rio e robustez a dist?rbios e varia??es param?tricas. Nesse contexto, baseado em uma classe de esquemas de controle por posicionamento de polos (PPC), surge o controle adaptativo por posicionamento de polos e estrutura vari?vel (VS-APPC). Aqui, assim como no APPC, a lei de controle ? gerada como no caso com par?metros (coeficientes da fun??o de transfer?ncia) conhecidos, substituindo estes por suas estimativas. O processo de estima??o identifica o m?todo adaptativo utilizado, de modo que o APPC utiliza leis integrais ao passo que o VS-APPC faz uso de leis chaveadas. Neste trabalho ? proposta a aplica??o do VS-APPC para o controle do sistema de Lorenz, utilizando apenas as medi??es das vari?veis de sa?da e entrada da planta no projeto. Os par?metros do sistema s?o considerados desconhecidos e ? considerada a presen?a de dist?rbio na entrada do sistema. ? observado que no sistema em malha fechada a vari?vel de sa?da segue a trajet?ria de refer?ncia e o vetor de estado converge para o estado de equil?brio, apresentando um bom comportamento transit?rio e robustez a incertezas param?tricas, como tamb?m, na presen?a de dist?rbios na entrada da planta. / Two main methods highlight for the design of adaptive controllers: the model reference adaptive control (MRAC) and the adaptive pole placement control (APPC). In MRAC, a reference model is chosen to generate a trajectory, which must be followed by the output of the plant to be controlled. This type of project may involve cancellation of the plant zeros, not applicable to non-minimum phase plants. APPC, in turn, is considered the most general type of adaptive control, presenting a design methodology for the controller and adaptation law quite flexible, besides not involving plant zero-pole cancellations. The combination of the APPC structure and the VSC switched laws allows aggregation of transient speed and robustness to disturbances and parametric variations. In this context, based on a class of pole placement control schemes (PPC), the variable structure adaptive pole placement control (VS-APPC) arises. Here, such as in APPC, the control law is generated as in the case with known parameters (transfer function coefficients), replacing them by their estimates. The estimation process identifies the adaptive method used, so that APPC uses integral laws while the VS-APPC makes use of switching laws. In this work is proposed the application of VS-APPC for the control of the Lorenz system, using only the measured plant output and input variables in design. The parameters of system are considered unknown and is considered the disturbance presence in system input. It is observed that in closed-loop system, the output tracks the reference trajectory and the state vector converges to the equilibrium state, presenting good transient behavior and robustness to the parametrics uncertainties as also in presence of disturbance in plant input.